# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'lztkdr'
__date__ = '2020/3/30 11:12'

from matplotlib import pyplot as plt

# 如果要显示中文标题和坐标表示，需要添加以下两行代码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

"""

前面的问题问的是什么呢?
      问的是:哪些数据能够绘制直方图

前面的问题中给出的数据都是统计之后的数据,
所以为了达到直方图的效果,需要绘制条形图


所以:一般来说能够使用plt.hist方法的的是那些没有统计过的数据

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直方图应用场景：
	用户的年龄分布状态
	一段时间内用户点击次数的分布状态
	用户活跃时间的分布状态
"""


"""
假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据?
"""

a=[131,  98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115,  99, 136, 126, 134,  95, 138, 117, 111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117,  86,  95, 144, 105, 126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123,  86, 101,  99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140,  83, 110, 102,123,107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144,  83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137,  92,121, 112, 146,  97, 137, 105,  98, 117, 112,  81,  97, 139, 113,134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112,  83,  94, 146, 133, 101,131, 116, 111,  84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]

#计算组数
d = 3  #组距
num_bins = (max(a)-min(a))//d       # 双斜杠（//）表示地板除，即先做除法（/），然后向下取整（floor）。至少有一方是float型时，结果为float型；
print(max(a),min(a),max(a)-min(a))
print(num_bins)


#设置图形的大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#绘制直方图
plt.hist(a,num_bins,density=True)

#设置x轴的刻度
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.grid()

plt.show()